Apple Watch e Intelligenza Artificiale: l’orologio potrà predire malattie meglio dei sensori
Una nuova ricerca sostenuta da Apple potrebbe rivoluzionare il modo in cui monitoriamo la salute: un modello di intelligenza artificiale, addestrato sui dati comportamentali raccolti dall’Apple Watch, ha dimostrato di saper prevedere un lungo elenco di condizioni mediche con una precisione superiore rispetto ai tradizionali approcci basati esclusivamente su sensori biometrici. Lo studio, pubblicato con il titolo “Beyond Sensor Data: Foundation Models of Behavioral Data from Wearables Improve Health Predictions”, introduce il Wearable Behavior Model (WBM), che non si limita a leggere in tempo reale parametri fisiologici come battito cardiaco o ossigeno nel sangue, ma interpreta i comportamenti dell’utente nel lungo periodo, come il sonno, l’attività fisica e la mobilità.
A differenza dei metodi precedenti, l’intelligenza artificiale sviluppata analizza metriche tra cui numero di passi, durata del sonno e variabilità della frequenza cardiaca, calcolate direttamente da algoritmi presenti nell’Apple Watch. Questo tipo di analisi si è rivelata particolarmente efficace nell’identificare condizioni croniche, come il fatto che una persona stia assumendo regolarmente un certo tipo di farmaco.
In particolare, l’assunzione di betabloccanti, farmaci usati per trattare ipertensione, aritmie o altre patologie cardiovascolari, può influenzare in modo sottile ma misurabile alcuni parametri fisiologici e comportamentali. Per esempio, chi assume betabloccanti potrebbe avere una frequenza cardiaca mediamente più bassa, una ridotta variabilità cardiaca, diversi livelli di attività fisica o mobilità, o persino schemi di sonno differenti rispetto a chi non li assume.
Impressionante il dato relativo al rilevamento della gravidanza: se combinato con i dati biometrici tradizionali, il modello ha raggiunto una precisione del 92%.
Il cuore pulsante di questo progresso è lo Apple Heart and Movement Study, che ha coinvolto oltre 160.000 partecipanti disposti a condividere i loro dati tramite Apple Watch e iPhone. Il modello è stato addestrato su oltre 2,5 miliardi di ore di dati e valutato su 57 diversi compiti predittivi in ambito sanitario. La sua architettura si basa su un sistema di apprendimento automatico che analizza le variazioni temporali del comportamento, permettendo così di rilevare anche condizioni che si sviluppano gradualmente nel tempo.
Sebbene al momento non sia chiaro se il WBM verrà integrato direttamente nei prodotti Apple, lo studio dimostra che l’attuale generazione di Apple Watch è già in grado di offrire analisi mediche molto più intelligenti e approfondite rispetto a quanto fatto finora. Un potenziale enorme che potrebbe trasformare l’orologio in un vero alleato per la prevenzione e la diagnosi precoce.
